性能分析時(shí)，CPU 通常是首當(dāng)其中的救欧。 uptime 可供簡單瀏覽西篓，不推薦在需要精確度的場景使用uptime 用于顯示當(dāng)前系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間，用戶登錄數(shù)以及系統(tǒng)的平均負(fù)載炉爆。輸出內(nèi)...
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CPU 性能分析工具 -
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生成指定RGB值的純色圖像【python】
創(chuàng)建圖像:·OpenCV中左痢，黑白圖像實(shí)際是一個(gè)二維數(shù)組靡羡，彩色圖像是一個(gè)三維數(shù)組系洛。數(shù)組中每個(gè)元素就是圖像對應(yīng)位置的像素值·數(shù)組索引、像素行列亿眠、像素坐標(biāo)關(guān)系如下：數(shù)組行索引 = ...
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【深度學(xué)習(xí)實(shí)踐】03. 多層感知機(jī)模型的復(fù)雜度決定了模型的擬合上限碎罚，這里的復(fù)雜度通常指模型的深度和每層的神經(jīng)元的個(gè)數(shù)磅废。當(dāng)感知機(jī)隱藏層的個(gè)數(shù)大于等于1層時(shí)纳像，則稱為多層感知機(jī)。 前面我們介紹了線性模型拯勉，線性意味著...
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卷積的空間不變性是過度的歸納偏置
Revisiting Spatial Invariance with Low-Rank Local Connectivity 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中最成功的架構(gòu)之一宫峦，其成功...
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【深度學(xué)習(xí)實(shí)踐】補(bǔ)充02. Label Smoothing
出自論文：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision[https://arxiv.org/abs/15...
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【深度學(xué)習(xí)實(shí)踐】02. Softmax 回歸雖然稱作 Softmax 回歸，但本質(zhì)上 Softmax 處理的是分類問題妥曲。分類贾费，顧名思義，即對樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行“哪一個(gè)”的解答檐盟，通常類別的范圍在分類前是已知的褂萧，例如一封電子郵...
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【深度學(xué)習(xí)實(shí)踐】補(bǔ)充01. 批量大小對于數(shù)據(jù)集收斂的影響
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于的調(diào)參主要指超參數(shù)的調(diào)參，在眾多超參數(shù)之中葵萎，批量大械加獭（Batch Size）占有著舉足輕重的作用。理論上羡忘，批量大小決定著單次送進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的樣本規(guī)模谎痢，合理的批量大...
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【深度學(xué)習(xí)實(shí)踐】01. 線性回歸
線性模型既是機(jī)器學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)模型，也是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元基礎(chǔ)卷雕。而線性回歸是借助線性模型解決一個(gè)或者多個(gè)自變量與因變量之間的關(guān)系的問題节猿。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大多數(shù)任務(wù)通常...
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Inception V3 論文學(xué)習(xí)記錄原文：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision[http://arxiv.org/pdf/1512....
